大模型部署中的性能监控工具推荐列表

在大模型训练和推理过程中，性能监控是确保系统稳定运行的关键环节。本文将推荐几款在开源社区中广泛使用的性能监控工具，并提供可复现的配置步骤。

1. Prometheus + Grafana

Prometheus 是一个开源的系统监控和告警工具包，Grafana 提供了强大的可视化界面。两者结合可实现对大模型训练过程中的关键指标监控。

安装步骤：

# 安装 Prometheus
wget https://github.com/prometheus/prometheus/releases/download/v2.37.0/prometheus-2.37.0.linux-amd64.tar.gz
# 解压并启动
./prometheus --config.file=prometheus.yml

配置示例：

scrape_configs:
  - job_name: 'model-training'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9090']

2. NVIDIA DCGM

DCGM 是 NVIDIA 提供的 GPU 监控工具，特别适合监控 GPU 资源使用情况。

安装命令：

pip install nvidia-dcgm
# 使用示例：
python -c "import dcgm; print(dcgm.DcgmSystem())"

3. PyTorch Profiler

PyTorch 内置的 profiler 可用于分析模型推理时间。

示例代码：

import torch.profiler
with torch.profiler.profile(
    activities=[torch.profiler.ProfilerActivity.CPU, torch.profiler.ProfilerActivity.CUDA],
    record_shapes=True
) as prof:
    # 模型推理代码
    output = model(input)
print(prof.key_averages().table(sort_by="self_cpu_time_total", row_limit=10))

这些工具能有效提升大模型部署的可观测性，建议根据实际需求选择合适的组合。

推荐组合：

• 训练阶段：Prometheus + DCGM + PyTorch Profiler
• 推理阶段：Grafana + DCGM + PyTorch Profiler

通过合理配置，可以实现对模型性能的全面监控。